作        者：徐春梅
（北京交通大學電氣工程學院）

摘　　　要：慣性參數大范圍變化和低速狀態下的非線性摩擦是制約機械伺服系統跟蹤性能的主要因素，基于ＬｕＧｒｅ動態摩擦模型和干擾觀測器的補償控制可以實現非線性摩擦力矩的動態補償，但狀態觀測器的設計是基于被控對象的數學模型，當負載慣性參數大范圍變化時，上述控制系統性能無法保障，針對上述問題提出一種基于模糊神經網絡補償的狀態觀測器復合控制，分析了基于模糊神經網絡補償復合控制的理論與實現方法，并以直流電機飛行仿真轉臺作為被控對象進行了仿真試驗，試驗結果表明了控制方法的有效性。

關　鍵　詞：機械伺服系統；干擾觀測器；模糊神經網絡；摩擦力矩；補償；跟蹤控制

引　      言：對于負載參數大范圍變化的高精度伺服系統，設計出具有強魯棒穩定性和魯棒模型跟蹤性能的控制器，是目前研究的熱點［１�玻矗荩瑢τ谀Σ镰h節產生的非線性擾動力矩，必須通過施加適當的控制作用來消除摩擦力矩的影響［５］，目前常采用的方法包括自適應摩擦補償方法［６］、變結構控制方法［７］、基于干擾觀測器的補償方法［８］以及基于摩擦模型的補償方法［９�玻保保莸取；�于ＬｕＧｒｅ摩擦模型的補償加干擾觀測器的控制方法，近年來在伺服控制系統中獲得了成功的應用［１２�玻保常荩�但干擾觀測器的設計基于被控對象開環數學模型，因為伺服系統的非線性、不確定性及各種測量噪聲的影響，伺服系統精確的數學模型無法獲得，特別當伺服系統負載大范圍變化時，控制系統性能就無法保障，為解決這一問題，本文提出了伺服系統基于神經網絡補償的復合控制方法。

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